빅데이터, 승리의 과학 - 고한석 지음/이지스퍼블리싱 |
“지금 세계의 기업들이 오바마의 기술팀을 벤치마킹하고 있다” 이 책은 2억 명이라는 역사상 가장 큰 데이터, 최고의 인재들이 동원된 미 대선에서 오바마 진영이 어떻게 빅데이터 전략으로 승리할 수 있었는지 상세한 과정을 논픽션 드라마를 보듯 재미있게 엮은 책이다.
YES24 책 소개
책의 구성 (8장 구성)
- 빅데이터는 오바마의 당선을 알고 있었다 -변화와 혁신의 토대, 빅데이터
- 빅데이터, 합칠수록 가치가 빛난다 -유권자 데이터베이스 구축 과정
- 실리콘밸리의 최고들이 모였다 -빅데이터 선거를 위한 IT 인프라 개발과 운영
- 빅데이터는 당신이 누구인지 알고 있다. -빅데이터 분석과 마이크로 타기팅
- 마음을 움직이는 메시지, 과학으로 만든다 -오바마 진영이 사용한 행동과학과 실험주의
- 오바마 캠프의 스마트한 무기들 -빅데이터로 무장한 현장 자원봉사자들
- 빅데이터 전략을 사용하지 못한 공화당 -오바마와 롬니의 IT 운영전략 비교
- 빅데이터 전략에서 배워야 할 것들
도서 현황
- IT 비즈니스와 마케팅/트렌드 분야(트렌드/미래예측 분야)를 아우름
- 고한석 저자(하버드대 케네디스쿨 IT 정책 연구)가 알려주는 오바마의 빅데이터 선거전략
- 빅데이터 활용에 대한 통찰력을 주는 책
- 빅데이터를 구체적, 실제적으로 파악하는 책(회자되는 이야기 수준이나 무용론이 아님)
- 2억 명이 넘는 유권자에 대한 빅데이터로 확실한 승리를 엮어냈다는 사실을 알려줌.
- 미 대선이라는 흥미로운 주제 접근
- 여론 담당 홍보담당자와 여론조사원들이 앞으로 어떤 일에 집중해야 하는지 알려줌
- 오바마 캠프의 무대 뒤에 빅데이터 & 분석팀이 있었다는 사실
- 유권자를 설득하고 투표 참여를 독려하는 (빅데이터에 기반을 둔 마이크로타기팅) `전략 수립→시스템 구축→데이터 수집→타깃 설정→테스트→반복과 공유` 단계를 잘 설명
- 빅데이터를 정치사회 분야로 확장시킨 최초의 서적
- 역사상 가장 방대한 데이터를 다뤄 성공에 이른 사례
관련 기사
수십억원의 마케팅 비용이 들어가는 일도 고위 경영진의 `내가 해봐서 아는데` 한마디면 결정되던 시절이 있었다. 미국 선거판도 마찬가지였다. 수천억원이 들어간 선거운동에서 정치권의 경험 많은 컨설턴트들이 자신의 직관으로 결정을 내리면 그만이었다. 그러나 오바마 캠프의 젊은 선거운동 본부장인 짐 메시나는 취임하자마자 “우리는 모든 활동을 숫자로 측정할 것”이라며 “악순환과 선순환은 데이터가 있는지 없는지의 차이”라고 말했다. `빅데이터 승리의 과학` 저자는 이를 `데이터 리더십`이라고 칭했다. 저자는 데이터가 모든 것을 해결해 주지는 않는다고 덧붙인다. 데이터를 이용해 분석가가 놓치고 있는 현실의 변수를 알게 되고 데이터가 갖는 한계를 분석가가 통찰력으로 메울 때 데이터 리더십이 빛날 수 있다는 것이다.
미국 대선의 빅데이터 활용 풀스토리로 미래 경영전략을 배울 수 있다. 다만 기업이 처한 현실에서 데이터 리더십을 바로 적용할 수 있는 구체적인 팁은 제시되지 않아 아쉽다.
정리
- 흥미로운 주제 – 오바마의 선거전략 + 최신 IT 기술의 접목 (일반인~전문가를 아우르는 독자층)
- 구체적인 사례 – 빅데이터 최대의 성공사례라고 할 수 있는 오바마 팀의 전략
- 저자의 전문성 – 열린우리당 정책기획 연구원이 제대로 풀어주는 선거 캠페인
2번이나 미국 대통령에 당선된 버락 오바마가 강조된 눈에 띄는 표지로 1차적인 흥미 유발.
빅데이터로 사상 최대의 성공 사례를 남긴 선거 캠페인에 대한 정보를 많은 기업들이 벤치마킹해야 한다고 주장하는 책.
마이크로 리스닝, 마이크로 타기팅으로 대표되는 오바마 캠프의 전략을
- 유권자 데이터베이스 구축
- IT 인프라 개발과 운영(분석팀 수장부터 중요한 역할을 한 인물에 대한 언급을 빼놓지 않음)
- 오바마 진영이 사용한 행동과학과 실험주의
까지 아우르고 있음.
대용량 데이터로부터 가치를 창조하는 예들을 흥미진진하게 보여주고 있으며, 빅데이터 자체가 중요한 것이 아니라 이것을 사용하는 사람이 어떻게 전략을 세우고 효과적으로 해답을 찾는 과정이 함께해야 함을 잘 설명하고 있음.
국내에 어떻게 적용할 수 있느냐는 독자의 물음에 답을 하지 못하는 아쉬움이 있지만, 기업이나 정당에서 이러한 사례를 살펴보고 가능성을 찾을 수 있다는 데 의미가 있음. (결국 빅데이터는 사람들이 문제를 발견하고 해답 찾기를 효율적으로 구현해주지만, 수많은 가설/실험/분석이 반복적으로 필요하다는 것을 알려주는 책)
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